社区首页 >问答首页 >使用GOOGLE COLAB TPU在IMAGENET上训练VGG-16模型需要多长时间？问使用GOOGLE COLAB TPU在IMAGENET上训练VGG-16模型需要多长时间？ENStack Overflow用户提问于 2019-10-28 03:42:27回答 2查看 2.5K关注 0票数 8只是好奇，在IMAGENET上使用GOOGLE COLAB TPU训练VGG16模型需要多长时间？如果有人能向我解释他们为了得到答案所做的计算，那就太好了！

tensorflowdeep-learninggoogle-colaboratorytpugoogle-cloud-tpu关注问题分享EN回答 2推荐最新Stack Overflow用户发布于 2020-06-10 04:29:30

很难准确估计训练一个模型e2e需要多长时间。但假设您只是在寻找一个非常粗略的估计，我们可以首先注意到，我们的ResNet50实现(code)在v2-8TPU设备上运行到收敛(在90个时期上训练的76%+ top1精度)大约为7.3小时。考虑到VGG16在步长时间(https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#cnn-benchmarks)上足够接近，我希望它的收敛性也与此成比例。但是，免责声明这是一个非常粗略的估计，实际性能也将取决于实现的优化程度。

收藏分享票数 5ENStack Overflow用户发布于 2021-01-05 05:07:31

这是官方的TPU example。在具有2990个训练图像的优化tfrecord数据集上训练VGG-16，IMAGE_SIZE = [331, 331], batch_size=128, 12 epochs采用2m15sec。我认为approximately 15 hours需要使用1,281,167 ImageNet images进行培训。

收藏分享票数 3EN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持原文链接：https://stackoverflow.com/questions/58582739

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